https://zhuanlan.zhihu.com/p/32230623 首先定义:待优化参数: ,目标函数: ,初始学习率 。 而后,开始进行迭代优化。在每个epoch : sgd: 先来看SGD。SGD没有动量的概念,也就是说: 代入步骤3,可以看到下降梯度就是最简单的 SGD缺点:下降速度慢 ...
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2018-08-24 10:47:22
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2018年前端技术的发展也将进入到一个相对稳定的阶段, 就前端主流技术框架的发展而言,过去的几年里发展极快,在填补原有技术框架空白和不足的同时也渐渐趋于成熟。 未来前端在已经趋向成熟的技术方向上面将会慢慢稳定下来,并进入技术迭代优化阶段,例如语言标准、前端框架等。但这并不代表前端领域技术就此稳定了, ...
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2018-08-10 01:14:18
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RtspClient是基于jrtplib实现的,目前仅支持h264格式,后续将不断迭代优化,加入对其他格式的支持,并且将实现RTSP的服务端。 RtspClient的功能是接收服务端过来流,然后写入到当前目录的MediaReceived.h264文件中,可直接用播放器播放。用户参考main.cpp, ...
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2017-10-14 15:07:45
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一、二元分类的线性模型 线性分类、线性回归、逻辑回归 可视化这三个线性模型的代价函数 SQR、SCE的值都是大于等于0/1的 理论分析上界 将回归应用于分类 线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化 二、随机梯度下降 两种迭代优化模式 利用全部样本 》 ...
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2017-09-26 22:25:27
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1、一般的策略迭代优化的方法 1)策略评估 2)策略改善 2、model free的策略迭代优化的方法 基于v(s)的优化需要MDP,基于Q的优化不需要,所以策略是 1)使用Q函数策略评估 2)使用厄普西隆贪心策略优化 缺点:非常慢 修正方案:不用积累一批episode再优化;每个episode都优 ...
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2017-08-14 10:06:35
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创造亿级产品——网易产品经理经验分享会——PM晋升之路与产品设计 评价:课程入门介绍 广度:★★★深度:★获取效率:★★★ 课前:做产品碰到各种状况。搞大型直播的时候服务器DOWN掉等,有问题存在并不可怕,能快速迭代优化就行。 引入:产品生命周期 项目流程中参与的各个角色 项目流程中参与的各个角色 ...
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2017-07-31 18:47:57
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线性分类器损失函数明细: 『cs231n』线性分类器损失函数 最优化Optimiz部分代码: 1.差劲的方案,随机搜索 核心思路:迭代优化 2.浪费的方案,随机本地搜索 One_Hot编码 a 0,0,0,1 b 0,0,1,0 c 0,1,0,0 d 1,0,0,0 这样 数据优化另一个方面 下面 ...
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2017-06-11 21:08:17
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最优化策略 1.差劲的方案,随机搜索 核心思路:迭代优化 2.浪费的方案,随机本地搜索 3.跟随梯度 ...
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2017-06-10 22:34:09
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K-Means是聚类算法中的一种,其中K表示类别数,Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。 ...
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2017-04-11 09:33:45
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HashMap在java编程中,算使用频率top10中的类了。这里是关于HashMap的源码的分析。一个类的源码分析,要看他的来龙去脉,他的历史迭代。一来从以前的版本开始分析,由易到难;二来可以看到他的迭代优化过程。HashMap的源码分析,就从很老以前的一个版本开始分析。 ...
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2016-07-23 14:55:00
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